Competitive effects of woody and herbaceous vegetation in a young boreal mixedwood stand
Notice bibliographique
Résumé
The influence of aspen ( Populus tremuloides Michx.) and herbaceous (forb and grass) vegetation on resource availability and white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) growth were examined as part of a long-term experiment established in 2002 near Whitecourt, Alberta, Canada. During the 2005 growing season, we examined the effects of herbicide treatments designed to control only woody (triclopyr ester) or both woody and herbaceous (glyphosate) vegetation on leaf area index (LAI) of both the woody and herbaceous components and relationships among LAI and light, soil moisture, air temperature, soil temperature, nitrogen availability, and spruce growth. Treatments reduced LAI and increased light, soil nitrogen availability, and white spruce growth. There were no apparent effects of the treatments on soil moisture in 2005. Both the woody and herb–grass layers appear to be competing for light and soil nitrogen in this young plantation. Controlling only woody vegetation resulted in an increase in herbaceous and total LAI (dominated by the grass Calamagrostis canadensis (Michx.) Beauv.). Spot treatment, involving control of vegetation within a 2 m radius of spruce seedlings while leaving 1 m of untreated ground between treated spots, may be a promising alternative to classical broadcast treatments for establishing spruce in a mixedwood stand. Spot treatments provided good growing conditions and reduced exposure of spruce seedlings to summer and winter frost injury during the first 3 years after planting.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».